不使用导入库，用python进行验证数据相关性和显著性

在Python中进行数据分析时不直接依赖于特定的库（如`statsmodels`或`scipy.stats`），你可以手动计算一些基本的相关性和显著性检验。例如，如果你想评估两个变量之间的皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient），可以手算或者编写简单的函数来估算。这里是一个简化的例子：

def pearson_correlation(x, y):
    n = len(x)
    sum_x = sum(x)
    sum_y = sum(y)
    sum_xy = sum([a * b for a, b in zip(x, y)])
    sum_x2 = sum([pow(a, 2) for a in x])
    sum_y2 = sum([pow(b, 2) for b in y])

    numerator = n * sum_xy - sum_x * sum_y
    denominator = (n * sum_x2 - pow(sum_x, 2)) * (n * sum_y2 - pow(sum_y, 2))
    r = numerator / denominator ** 0.5 if n > 1 else 0

    return r

# 使用这个函数来计算x和y的相关系数，假设x和y是你想分析的数据列表
x = [...]
y = [...]

correlation = pearson_correlation(x, y)

# 对于显著性检验，由于没有现成库，你可以自行判断样本大小、相关系数的绝对值等，然后通过经验法则（比如r小于0.3一般认为关联弱，大于0.7较强，但这需要统计学知识作为指导）

对于更复杂的统计检验，比如t检验或卡方检验，由于涉及到概率分布和假设检验，如果没有专业的数学背景，可能难以准确地进行。通常在这种情况下，会推荐使用专门的统计库来完成。